package TestRDDConnectionsAndSparkReadsAndWritesFiles.Connection;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.Optional;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class TestLeftOuterJoin {
    public static void main(String[] args) {
        /**
         * leftOuterJoin算子表示左外连接。
         * 用法：kvRdd1.leftOuterJoin(kvRdd2)（注：kvRdd1和kvRdd2都是键值对RDD）。
         * 它和右外连接很类似，区别是右外连接以右边的kvRdd2为主，
         * 而左外连接以左边的kvRdd1为主，
         * 即：该操作返回的新的键值对RDD的键在数量上和内容上和kvRdd1的完全相同，
         * 而值则是相应的键在kvRdd1和kvRdd2里的值的集合，
         * 如果该键在kvRdd2中不存在，
         * 则用空值表示（在java api中，用Tuple2<kvRdd1的值的数据类型, Optional<kvRdd2的值的数据类型>>来存）
         */

        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("TestLeftOuterJoin").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
        // 构建两个模拟数据 并 调用 parallelizePairs 转成键值对RDD
        List<Tuple2<String, String>> data1= Arrays.asList(new Tuple2<>("张三", "Java"), new Tuple2<>("李四", "Java"));
        JavaPairRDD<String, String> kvRdd1 = sc.parallelizePairs(data1);
        List<Tuple2<String, String>> data2= Arrays.asList(new Tuple2<>("张三", "Python"), new Tuple2<>("老六", "Python"));
        JavaPairRDD<String, String> kvRdd2 = sc.parallelizePairs(data2);

        JavaPairRDD<String, Tuple2<String,Optional<String>>> newRdd = kvRdd1.leftOuterJoin(kvRdd2);
        System.out.println(newRdd.collect());
    }
}
